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「マルチモーダル人工知能とは？その応用と使用例」という文章です

技術革新によって定義され、技術進歩に支配される現代において、人工知能（AI）の領域は我々の生活を変革し、産業を再構築する原動力として成功裡に浮上しています。AIは、人間の脳の能力を模倣することにより、コンピュータに人間と同様に思考し学習する能力を与えます。人工知能、機械学習、ディープラーニングの最近の進歩は、企業の運営、医学診断の精度の向上、自動運転車やバーチャルアシスタントの開発への道を開くなど、複数の分野の改善を支援しています。マルチモーダルAIとは何ですか？マルチモーダルAIは、テキスト、画像、音声、ビデオなど、複数のソースからのデータを組み合わせるAIのモデルです。これにより、主にテキスト入力に頼る従来のAIモデルとは異なり、より包括的かつ詳細な世界知識を生み出すことができます。マルチモーダルAIの主な目標は、複数の感覚を同時に使用して情報を理解し解釈する、人間の理解力を模倣することです。異なるモダリティの収束により、より正確な予測と判断が可能となります。 GPT-4のリリース最近、大型言語モデル（LLM）は注目と人気を集めています。OpenAIによる最新バージョンのLLMであるGPT 4の開発により、この進歩はモデルのマルチモーダル性の進展に道を開きました。以前のバージョンであるGPT 3.5と異なり、GPT-4はテキスト入力だけでなく、画像の形式での入力も受け付けることができます。マルチモーダル性により、GPT-4は人間と同様の方法で様々なタイプのデータを理解し処理することが可能です。GPT-4は、OpenAIが深層学習のスケーリングを目指す取り組みの重要なマイルストーンと位置付け、さまざまな専門的な基準において人間レベルのパフォーマンスを達成すると述べています。マルチモーダルAIの能力画像認識 – マルチモーダルAIは、写真や動画などの視覚データの分析と解釈によって、オブジェクト、人物、活動を正確に識別することができます。画像と動画の分析に依存するテクノロジーは、視覚情報の分析能力の向上によって大幅に発展しました。人物識別機能を備えたセキュリティシステムの改善や、自動運転車が環境を認識し反応する能力など、その例は多岐にわたります。テキスト分析 – 自然言語処理、自然言語理解、自然言語生成を通じて、マルチモーダルAIは単純な認識を超えた印刷テキストの理解が可能です。これには、感情分析、言語間の翻訳、テキストデータからの結論の導出などが含まれます。言語の壁を乗り越えることが必要なさまざまなアプリケーションにおいて、書かれた言語を読み取り理解する能力が重要です。音声認識 – マルチモーダルAIは、音声認識の分野で重要な役割を果たします。音声記録と理解における高い実力により、マルチモーダルAIは単語認識に加えて、文脈や意図などの人間の発話の微妙なニュアンスを理解することができます。音声指示を使用して、機械とシームレスにコミュニケーションすることができます。統合能力 – マルチモーダルAIは、テキスト、ビジュアル、音声など、さまざまなモダリティの入力を組み合わせて、特定のシナリオのより包括的な理解を生み出すことができます。視覚的および聴覚的な信号の両方を使用して、個人の感情を認識し、より正確かつ微妙な結果を提供することができます。多様なソースからのデータの統合により、AIの文脈認識が向上し、困難な現実世界の状況に対処できるようになります。マルチモーダルAIの実用例顧客サービス：オンラインストアでのマルチモーダルなチャットボットの使用により、顧客サービスの向上に寄与することができます。画像理解や音声応答の機能を備えたチャットボットは、通常のテキストベースの対話に加えて、よりダイナミックで使いやすいサポート体験を提供することができます。マルチモーダルAIは、顧客クレームの処理の効率化に加えて、より効果的なサポート体験を提供することにも役立ちます。ソーシャルメディア分析：テキスト、写真、動画が頻繁に組み合わされるソーシャルメディア上の情報の分析には、マルチモーダルAIが不可欠です。企業は、さまざまなソーシャルメディアチャンネルでの顧客の商品やサービスに対する評価について、マルチモーダルAIを使用してより詳細に学ぶことができます。書かれた感情と視覚的コンテンツの両方を徹底的に理解することで、ビジネスは迅速に顧客のフィードバックに対応し、パターンを見つけ、戦略を修正することができます。この積極的なソーシャルメディアリサーチのアプローチは、消費者の満足度とブランドの認知度を向上させ、ビジネスモデルをより適応性と柔軟性を持たせます。トレーニングと開発…

「PyTorch イントロダクション—テンソルとテンソル計算」

ディープラーニング分野で最も重要なライブラリの1つ（そしてChatGPTが構築された場所でもある）はpytorchですTensorflowフレームワークと共に、pytorchは最も有名なニューラル...

「データエンジニアリングの面接質問」

このストーリーは、さまざまなデータエンジニアリングのインタビューシナリオや典型的な議論についての明るい情報を提供することを目的としていますほぼすべての質問についてカバーしており、役に立つことを願っています...

アマゾンセージメーカーキャンバスでのMLのためのデータ準備を加速させる

「データの準備は、機械学習（ML）のワークフローにおいて重要なステップですしかし、これにはしばしば煩雑で時間のかかる作業が伴いますAmazon SageMaker Canvasは、Amazon SageMaker Data Wranglerによって強力なデータの準備機能をサポートするようになりましたこの統合により、SageMaker Canvasはお客様に対してエンドツーエンドのノーコードワークスペースを提供し、データの準備、MLの構築と利用を行うことができます」

「ニューラルネットワークにおける過学習を避ける：ディープダイブ」

深層ニューラルネットワークを訓練する場合、訓練セットと検証セットの両方で同じパフォーマンスを達成することはしばしば困難です検証セットで高い誤差がある場合、明らかな...

「データサイエンスを学ぶのにどれくらいの時間がかかるのか？」

はじめにデータサイエンスは、テック市場で最も価値のあるスキルの一つとなっています。データサイエンスの進化以前では、数百万のテストケースのデータの処理には最大で11〜12年かかることもありました。しかし今では、わずか数ヶ月、時には数週間で完了することもあります！では、データサイエンスを学ぶのにどれくらいの時間がかかるのでしょうか？驚くべきことに、わずか1年でデータサイエンティストになることができます。学習のペースと一貫性によって異なります。データサイエンティストになるまでにかかる目安の時間と、なぜデータサイエンティストになるべきかについて見ていきましょう。なぜデータサイエンスのキャリアを選ぶべきか機械学習とAIは、絶えず進化するテクノロジーの世界のおかげで世界を席巻しています。2026年までに、データサイエンス市場の収益は3229億ドルに達すると推定されています。ビジネスにおけるテクノロジー、ビッグデータ、MLアルゴリズムの急速な採用により、データサイエンスは急成長しています。 BLS（労働統計局）によると、データサイエンティストの平均給与は約10万ドルです。数多くのキャリアの機会があり、データアナリスト、データサイエンティストなど、スキルに応じた高い給与を得ることができます。データサイエンティストになるにはどれくらいの時間がかかるのかデータサイエンティストになる道は、それぞれの個人によって異なることがあります。具体的なトピックに月を分ければ、12ヶ月でデータサイエンスを学ぶことができます。一貫した努力と学習意欲があれば、誰でも1年でデータサイエンスの技術を習得することができます。ただし、学習のカーブは一貫性とデータサイエンスを学ぶために費やす時間によって異なります。データサイエンスの事前知識を持つ個人は、比較的短い時間でデータサイエンスを修得することがあります。 12ヶ月以内にデータサイエンスの基本的な概念と複雑な概念を学んでいきましょう。毎月のコンテンツのブループリントを使用して、データサイエンスを学ぶのにどれくらいの時間がかかるか見てみましょう。 1ヶ月目：データサイエンスツールキット基本的なデータサイエンスツールを使って、データサイエンティストになるための旅を始めましょう。PythonやNumPy、Panda、Matplotlib、Seabornなどのライブラリを学ぶことで、データサイエンスの基礎を築くことができます。 2ヶ月目：データの可視化強固な基盤を築いた後、データサイエンティストになるための次のステージに進み、データの可視化の技術を習得していきます。Tableauなどのデータ可視化ツールや、グラフや分布マップのプロット技術に慣れることができます。また、SQLの学習も新たなスタートを切ることになります。 3ヶ月目：データの探索 3ヶ月目は、隠れたデータを活用したデータの探索に焦点を当てています。データの探索とは、重要な洞察を持つ形で情報データを示すことを指します。この月には、探索的データ分析（EDA）を用いてデータの探索方法を学ぶことができます。また、データサイエンティストに必要な統計の基礎も学ぶことができます。 4ヶ月目：機械学習の基礎とストーリーテリングの技法この月は、機械学習の魅力的な世界への冒険が始まります。機械学習の基礎を学び、技術用語や技法に慣れることができます。また、構造化思考の助けを借りてストーリーテリングの技法を習得することができます。 5ヶ月目：高度な機械学習 5ヶ月目からは、スキルを高めるための高度な機械学習アルゴリズムを学ぶことになります。この月には、特徴エンジニアリングやテキストや画像との作業方法について学ぶことができるでしょう。月6：非監督学習この月では、非構造化および未ラベル化データを扱う方法を学びます。PCA、クラスタリング、K-Means、異常検知などの非監督学習アルゴリズムを使用して、非構造化データを処理する方法を学びます。最終的に、プロジェクトの世界に足を踏み入れることができます。月7：レコメンデーションエンジンレコメンデーションシステムは、Netflix、YouTube、Zomatoなどによる正確なレコメンデーションの基盤です。第7月では、さまざまなレコメンデーション手法の基礎とレコメンデーションエンジンの構築方法について学びます。また、刺激的なプロジェクトをさらに展開します。月8：時系列データの取り扱い…

「GPT-4V（ビジョン）のコンセプトを理解する：新しい人工知能のトレンド」

OpenAIはAIの最新の進歩において、GPTやDALLEといった非常に優れたモデルを有しています。GPT-3のリリースは、テキストの要約、文の補完などの言語処理能力を持つ画期的なモデルでした。その後継モデルであるGPT-4のリリースは、AIシステムとの対話方法において重要な変化をもたらし、テキストと画像の両方を処理する多モーダル機能を提供しています。さらにその機能を拡張するために、OpenAIは最近、GPT-4V(ision)をリリースしました。これにより、ユーザーはGPT-4モデルを使用して画像入力を分析することができます。近年、異なるデータ形式を処理できる多モーダルLLMの開発が増えています。GPT-4は、多くのベンチマークで人間レベルの基準を示しているモデルの一つです。GPT-4V(ision)は、GPT-4の既存の機能の上に構築されており、テキストとの相互作用機能に加え、ビジュアル分析機能も提供しています。モデルはGPT-Plusに加入することでアクセスすることができますが、APIを介したアクセスについてはウェイトリストに参加する必要があります。 GPT-4V(ision)の主な特徴モデルの主な能力には、以下があります：ユーザーからスクリーンショット、写真、ドキュメントなどのビジュアル入力を受け付け、さまざまなタスクを実行することができます。オブジェクト検出を行い、画像内に存在する異なるオブジェクトに関する情報を提供することができます。さらに、グラフやチャートなどの形式で表されるデータを分析することが可能です。また、画像内の手書きテキストを読み取り、理解することができます。 GPT-4V(ision)の応用 GPT-4V(ision)の興味深い応用の一つは、データ解釈です。モデルはデータ可視化を分析し、それに基づいて重要な洞察を提供することができます。これにより、データの専門家の能力が向上します。このモデルは、ウェブサイトのデザインに基づいてコードを書くことも可能です。これにより、ウェブ開発のプロセスを大幅に加速することができます。 ChatGPTは、ライターズブロックを克服し、素早くコンテンツを生成するためにコンテンツクリエーターに広く使用されてきました。ただし、GPT-4V(ision)の登場により、それは完全に異なるレベルにまで進化しました。たとえば、まずDALLE 3からイメージを生成するためのプロンプトを作成し、それを使用してブログを書くことができます。このモデルは、駐車状況の分析、画像内のテキストの解読、オブジェクトの検出（およびオブジェクト数のカウントやシーンの理解などのタスク）、などにも役立ちます。モデルの応用は上記で挙げたポイントに限定されず、ほとんどの領域に適用することができます。 GPT-4V(ision)の制限事項モデルは非常に優れていますが、画像の入力に基づいて間違った情報を提供することがあるため、注意が必要です。そのため、完全に頼るのではなく、データ解釈を行う際には人間が結果を検証する必要があります。また、複雑な推論はGPT-4にとって難しい領域であり、例えば数独の問題などが該当します。プライバシーとバイアスは、このモデルの使用に関連するもう一つの重要な問題です。ユーザーによって提供されたデータは、モデルの再トレーニングに使用される可能性があります。GPT-4も、前身のモデルと同様に、社会的なバイアスや視点を再強化しています。そのため、制限事項を考慮して、GPT-4V(ision)は科学的な画像や医療アドバイスの提供などの高リスクなタスクには使用されないほうが良いでしょう。結論 GPT-4V(ision)は、AIの能力において新たな基準を設けた強力な多モーダルLLMです。テキストと画像の両方を処理する能力により、AIを活用したアプリケーションの新たな可能性が開かれています。それにはまだ制限があるものの、OpenAIはこのモデルを安全に使用できるよう取り組んでおり、完全に依存することではなく、分析を補完するために使用することができます。記事「GPT-4V(ision)の概念を理解する：新しい人工知能のトレンド」はMarkTechPostで最初に掲載されました。

聴覚処理の解読：深層学習モデルが脳内の音声認識とどのように類似しているか

研究によると、聴覚データを言語的表現に変換する計算は、声の知覚に関与しています。誰かが音声を聞くと、聴覚経路が活性化されます。これには、主要および非主要の聴覚皮質領域、聴覚神経、および底皮質構造が含まれます。環境の状況や言語的知覚単位に対する変化する音声信号のため、自然言語の知覚は困難な課題です。古典的な認知モデルは、音声の多くの心理的特徴を説明できますが、これらのモデルは脳の符号化と自然言語の認識を説明するのに不十分です。深層学習モデルは、自動音声認識で人間の性能に近づいています。 AIモデルの解釈可能性を向上させ、感覚知覚の新たなデータ駆動型計算モデルを提供するため、カリフォルニア大学サンフランシスコ校の研究者たちは、深層学習モデルの計算と表現を人間の聴覚系の神経応答と関連付けることを目指しています。この研究では、人間の聴覚回路と最先端の音声ニューラルネットワークモデル間の共通の表現と計算を特定することを目指しています。分析は、昇順聴覚経路に沿って正確な音声に対するニューラル応答に相関する深層ニューラルネットワーク（DNN）音声埋め込みに焦点を当て、ニューラル符号化のためのフレームワークを使用して行われます。聴覚回路と異なる計算アーキテクチャ（畳み込み、再帰、セルフアテンション）および訓練手法（教師ありおよび教師なしの目標）を持つディープニューラルネットワーク（DNN）モデルを比較する方法論的な手法が用いられます。さらに、DNNの計算の調査は、ニューラル符号化予測の基本的なプロセスに関する情報を提供します。これまでのモデリング試みは、主に英語を中心とした単一の言語に焦点を当てていましたが、この研究では、言語固有および言語非依存の音声知覚の特徴をクロスリンガルパラダイムを使用して明らかにします。先端のDNNがヒトの聴覚系で鍵となる情報処理要素に近く獲得される音声表現方法を示し、DNN特徴表現が真実の音声に対するニューロンの応答を予測する際に、理論に基づく音響-音声的特徴セットよりも優れた性能を発揮することが研究で明らかにされました。さらに、DNNにおける基本的な文脈処理を調査しました。彼らは完全に教師なしの自然言語のトレーニングが、これらのネットワークが音素や音節の文脈など、言語に特有なリンギスティックな情報を獲得する方法であることを発見しました。この言語固有の言語情報を獲得する能力は、非主要聴覚皮質におけるDNN-ニューラル符号化の相関を予測します。線形STRFモデルは、クロス言語知覚時のSTGにおける言語固有の符号化を明らかにすることはできませんが、ディープラーニングベースのニューラル符号化モデルはできます。まとめると、比較的な方法論を用いて、研究者たちは、音声学習用ディープニューラルネットワーク（DNN）と人間の聴覚システム間に重要な表現的および計算的類似性を示しています。神経科学の観点から見ると、古典的な特徴ベースの符号化モデルは、統計的構造からの中間音声特性を抽出するためにデータ駆動型計算モデルによって超えられます。神経応答と選択性との対照により、AIの観点からDNNの「ブラックボックス」表現を理解する手段を提供します。彼らは現代のDNNが、ヒトの聴覚システムが情報を処理する方法に似た表現方法を選んだ可能性を示しています。研究者によれば、将来の研究では、より幅広い範囲のAIモデルとさらに多様な人口を使用してこれらの結果を調査し、検証することができるでしょう。 The post Deciphering Auditory Processing: How Deep Learning Models Mirror Human Speech Recognition in the Brain appeared first…

「研究者がWindows Helloの実装に脆弱性を発見」

「研究者たちは、Windowsに組み込まれた生体認証ログイン機能であるWindows Helloのいくつかのノートパソコンメーカーの実装に脆弱性を発見しました」

「PDFドキュメントを使用したオブジェクト検出のためのカスタムDetectron2モデルの訓練と展開（パート1：訓練）」

「私は半年ほど、PDF文書を機械読み取り可能にすることで、少なくともセクションを特定するテキストである見出し/タイトルが読み取れるようにするビジネスケースを解決しようと取り組んできました」

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